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Analyse prédictive de données événementielles pour le contrôle et le bilan de santé de systèmes industriels – TECHMAINT
Le PHM est une philosophie récente déployée dans les systèmes industriels qui vise à pronostiquer, à partir de données en temps réel, l'évolution de l'état du système sur la base de sa surveillance passée, courante et de ses futures missions afin d'anticiper ses pannes. Ainsi, le PHM est référencé a
Analyse quantitative multicompartimentale de la tomodensitométrie pulmonaire – MLQ-CT
La tomodensitométrie (TDM) thoracique a été une révolution dans la définition des pneumopathies interstitielles diffuses (PID). Les PIDs forment un groupe hétérogène caractérisé par un spectre large de lésions pulmonaires responsables de modifications de la micro anatomie et de la texture du parench
Analyse synergétique pour la compréhension des émissions de particules de frein grâce à des approches multidisciplinaires: Modélisation IA, Simulation Numérique et Validation Expérimentale – SLOPE
Un consensus scientifique énonce que les freins à friction automobiles contemporains émettent une quantité de particules comparable à celles émises par les moteurs à combustion. Ces particules provenant des freins à friction présentent des risques prononcés pour la santé humaine et l'environnement,
Anévrismes intracraniens : des formes familiales aux méchanismes physiopathologiques – I-CAN
L'anévrisme intracrânien (IA) est une anomalie vasculaire cérébrale asymptomatique affectant 3,2% de la population générale. La complication dramatique de l'IA est sa rupture, entraînant une hémorragie méningée conduisant au décès dans 50% des cas ou à un handicap sévère. Il n'y a malheureusement au
Application de l’Intelligence Artificielle à la COmpréhension et la Prédiction de l’Activité Humaine et Volcanique – AIACOPAHV
La gestion des données et leur traitement représentent un défi majeur dans l’observation de la Terre et du comportement humain actuel. L’acquisition de données sur l’environnement naturel et humain engendre chaque jour des volumes importants d’informations à partir desquelles doivent être extraites
Applications et implications de l'intelligence artificielle dans la science – scientIA
Associée au déluge des données massives, l'Intelligence Artificielle (IA) s'est peu à peu déplacée hors des domaines où elle était traditionnellement conçue - informatique et mathématiques - pour investir l’ensemble de la recherche scientifique et industrielle. Introduite comme technologie de reche
Apprendre Raisonnement, Mémoire et Contrôle – REMEMBER
Les dernières années ont été marquées par l’essor du Machine Learning, qui a permis des gains en performances significatifs dans plusieurs domaines d'application. Outre les progrès méthodologiques indéniables, ces gains sont souvent attribués à de grandes quantités de données d'entraînement et à la
Apprentissage Automatique pour l'Imagerie Moléculaire et la MEdecine du futur – AAIMME
La Tomographie par Émission de Positons (TEP) est une modalité d'imagerie fonctionnelle. Un radiotraceur, injecté au patient, cible un processus biochimique et crée des paires de rayons gamma. Leur détection permet de reconstruire une image pour quantifier le processus fonctionnel en question. La qu
Apprentissage Fédéré de Confiance: Intégration de la Robustesse et de la Protection des Données – TuLIP
L’apprentissage automatique repose généralement sur la collecte et la centralisation de données utilisateurs sur une machine unique (ou un cluster de machines) afin d'entraîner un modèle. Cependant, cette approche ne peux pas être mise en oeuvre pour des applications où les données sont trop sensibl
Apprentissage artificiel appliqué aux scènes acoustiques augmentées – HAIKUS
L’audition est une modalité essentielle pour appréhender notre environnement spatial et joue un rôle clef pour les applications de Réalité Augmentée (RA). Le projet HAIKUS combine Intelligence Artificielle (IA) et traitement du signal pour la synthèse de scènes sonores augmentées. L’incrustation dan
